لا ترتبط معلمة درجة الحرارة في سياق خليط الخبراء (MOE) لـ Deepseek R1 مباشرة بإنارة MOE نفسها ولكنها معلمة شائعة تستخدم في نماذج اللغة الكبيرة للتحكم في العشوائية في الإخراج. في نماذج مثل Deepseek R1 ، تؤثر معلمة درجة الحرارة على توليد النص عن طريق ضبط توزيع الاحتمالات على الرموز الممكنة المجاورة. تزيد درجة حرارة أعلى من عشوائي للإخراج ، مما يؤدي إلى استجابات أكثر إبداعًا ولكن أقل تماسكًا ، في حين أن درجة الحرارة المنخفضة تؤدي إلى مخرجات أكثر قابلية للتنبؤ بها.
بالنسبة لـ Deepseek R1 ، يساعد تحديد درجة الحرارة بين 0.5 و 0.7 ، مع توصية 0.6 ، في منع مشكلات مثل المخرجات المتكررة أو عدم التماسك في النص المولد [5]. يضمن هذا الإعداد أن النموذج ينتج ردود متماسكة ومتنوعة ، وهو أمر بالغ الأهمية للمهام التي تتطلب التفكير وحل المشكلات.
يركز إطار MOE في Deepseek R1 بشكل أساسي على تنشيط المعلمة الفعال أثناء الاستدلال ، مما يسمح للنموذج باستخدام مجموعة فرعية فقط من إجمالي المعلمات لكل استعلام. يعزز هذا النهج الكفاءة الحسابية وقابلية التوسع دون المساس بالأداء [3] [4]. معلمة درجة الحرارة ، على الرغم من أنها مهمة لجودة الإخراج ، لا تؤثر بشكل مباشر على كفاءة بنية MOE أو الاختيار الديناميكي للخبراء بناءً على بيانات الإدخال. بدلاً من ذلك ، فإنه يكمل الأداء العام للنموذج عن طريق ضبط خصائص الإخراج لتناسب حالات الاستخدام المحددة أو تفضيلات المستخدم.
الاستشهادات:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/Reinforced-learning-mixture-experts-deepseek-r1-ramesh-yerramsetti-uer4c
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/deepeek-r1-nim-microservice/
[3] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[4] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-giant-from-china
[5]
[6] https://fireworks.ai/blog/deepeek-r1-deepdive
[7] https://blog.pangeanic.com/deepseek-was-not-trained-on-on-nor-it-it-copied-openai-extensive
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepeek-models